a={'v1':[1,2,1,2],'v2':[2,3,2,3]}pd.DataFrame({'freDict':a})Out[35]: freDictv1 [1, 2, 1, 2]v2 [2, 3, 2, 3]b={'v1':0.8,'v2':0.7}pd.DataFrame({'freDict' ...
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2018-07-30 11:35:40
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1.说明 2.sql程序 3.效果 4.DSL对上面程序重构 5.效果 6.Select语句 可以使用string，也可以使用col，或者$。 在Select中可以使用自定义的函数进行使用。 7.Where语句 8.groupBy语句 建议使用第三种方式，也是最常见的使用方式。 同样是支持自定义函数 ...
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2018-07-29 23:21:38
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进群：125240963 即可获取数十套PDF或者零基础入门教程一套哦！ Pandas的数据类型 这里我们从csv文件中读取到了数据，并将他们存入了dataframe中。我们只需要调用read_csv函数并将csv文件的路径作为函数参数即可。header关键字告诉Pandas这些数据是否有列名，在哪 ...
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2018-07-29 16:26:18
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之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加: 首先将Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40] 然后相当于向量化运算: [10 ...
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2018-07-29 15:25:20
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pandas DataFrame进行向量化运算时,是根据行和列的索引值进行计算的,而不是行和列的位置: 1. 行和列索引一致: 2. 行索引一致,列索引不一致: 没有对应索引的值,会用空来代替进行计算 3. 行索引不一致,列索引一致: 其实总结下来就是,行列索引相同的,进行计算,没有的全部用空进行计 ...
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2018-07-29 15:24:16
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pandas DataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: 一个栗子: 这里有一组数据是10个学生的两次考试成绩,要求把成绩转换成ABCD等级: 转换规则是: 90-100 -> A 80-89 -> B 70-79 ...
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2018-07-29 15:22:43
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pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列. eg: 有这样一个DataFrame数据: 如果想让 a和b的数据都往下移动一位: 如果是在行上往右移动一位: 如果想往上或者往左移动, ...
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2018-07-29 15:21:04
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之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值 ...
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2018-07-29 15:18:27
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上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列) ...
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2018-07-29 15:17:51
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和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandas DataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用: 以下面这个数据为例说明: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: 这个数据里,行表示每一天里各个站的客流,列表示每一个站里各天的客流 如果要计算每天各个站的平均客流: 如果要计 ...
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2018-07-29 15:10:51
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